ISBN书号查询API-进制数据

ISBN书号查询API-进制数据

专用API
【更新时间: 2023.12.25】 ISBN书号查询API让用户通过10位或者13位ISBN查询书号信息,包含书名、作者、出版社、价格、出版日期、印次、装帧方式、语种、摘要等信息。
服务星级:5星
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什么是进制数据的ISBN书号查询API?

通过10位或者13位ISBN查询书号信息,包含书名、作者、出版社、价格、出版日期、印次、装帧方式、语种、摘要等信息。

 

应用场景

  • 图书电商应用:ISBN书号查询API可以用于图书电商应用,通过书籍的ISBN号码查询书籍的详细信息,包括书名、作者、出版社、价格等,帮助用户了解和购买书籍。
  • 图书馆系统:在图书馆系统中,ISBN书号查询API可以被用于查询图书馆中的书籍信息,方便读者查找和借阅所需的书籍。
  • 教育类应用:在教育类应用中,ISBN书号查询API可以被用于教材推荐和选购,根据学科和年级查询相关教材的信息,方便教师和学生选择适合的教材。
  • 社区分享平台:在社区分享平台中,ISBN书号查询API可以被用于用户分享图书的信息,通过ISBN号查询书籍的详细信息,方便用户了解书籍内容并进行交流分享。

 

产品优势

  • 精准的书籍信息:ISBN书号查询API提供精准的书籍信息,包括书名、作者、出版社、价格等,帮助用户了解书籍的基本情况。
  • 丰富的书籍信息:ISBN书号查询API提供丰富的书籍信息,包括书籍的出版日期、页数、封面图片等,帮助用户全面了解书籍的内容。
  • 高覆盖率:ISBN书号查询API覆盖大量的图书信息,包括各种类型的书籍,满足不同用户的需求。

什么是进制数据的ISBN书号查询API?

由服务使用方的应用程序发起,以Restful风格为主、通过公网HTTP协议调用进制数据的ISBN书号查询API,从而实现程序的自动化交互,提高服务效率。
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关于我们
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进制数据是 BinSTD (杭州势然网络科技有限公司) 旗下品牌。企业和程序员可以通过BinSTD封装的API或SDK极速接入其他数据资源,同时BinSTD提供数据交易等服务。通过进制数据,不仅开发成本极大降低,而且可以获得其他丰富的数据服务:数据交易,数据分析,区块链Token管理等服务。
联系信息
服务时间: 7*24
邮箱: kf@binstd.com
QQ: 1643296538
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BinSTD基金会

BinSTD基金会(Binary Standard Foundation),API数据云,结合区块链建立技术生态底层的数据服务资源。进制数据是 BinSTD (杭州势然网络科技有限公司) 旗下品牌。

 

进制数据-领先的Token化数据API交易平台

API数据云

企业和程序员可以通过BinSTD封装的API或SDK极速接入其他数据资源,同时BinSTD提供数据交易等服务。通过进制数据,不仅开发成本极大降低,而且可以获得其他丰富的数据服务:数据交易,数据分析,区块链Token管理等服务。

 

数据源

由于数据行业发展还是早期,所以会有非常多的特定行业数据会出现市场空白。进制数据会通过应用、程序(框架/库)的开发推广,建设关键行业的数据源,以API的形式开放在BinSTD平台上交易。从而形成关键数据的生产、处理加工、交易、使用全链条服务。 推动程序开发和数据进一步组件化、插件化、云端化。

 

数据与区块链

Token本身即数据。区块链对于提高数据安全、增强征信行业共识、提高数据交易效率都有特殊的不可取代的价值。

我们促进特定数据区块链化。探索建立以跨链为基础的区块链数据服务,支持多种技术语言的封装。逐步建设BinSTD的跨链基础链和状态数据链。

 

数字身份

BinSTD与程序员客栈联合建立ImBit数字身份,促进互联网用户身份系统和区块链用户身份系统融合,探索解决数据隐私安全,数据利益分配等行业基础问题。

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进制数据-领先的Token化数据API交易平台

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数据源

由于数据行业发展还是早期,所以会有非常多的特定行业数据会出现市场空白。进制数据会通过应用、程序(框架/库)的开发推广,建设关键行业的数据源,以API的形式开放在BinSTD平台上交易。从而形成关键数据的生产、处理加工、交易、使用全链条服务。 推动程序开发和数据进一步组件化、插件化、云端化。

 

数据与区块链

Token本身即数据。区块链对于提高数据安全、增强征信行业共识、提高数据交易效率都有特殊的不可取代的价值。

我们促进特定数据区块链化。探索建立以跨链为基础的区块链数据服务,支持多种技术语言的封装。逐步建设BinSTD的跨链基础链和状态数据链。

 

数字身份

BinSTD与程序员客栈联合建立ImBit数字身份,促进互联网用户身份系统和区块链用户身份系统融合,探索解决数据隐私安全,数据利益分配等行业基础问题。